Kurs:Mathematische Modellbildung/Themen/Augmented Reality

Themen und Zielsetzung Bearbeiten

Im Folgenden werden dem Modellierungsthema Nachhaltigkeitsziele zugeordnet. Location based Augemented Reality: Zusammenarbeit mit der Daimler Truck AG, Routingprozess an der Universität Landau

Zugrundeliegendes mathematisches Modell Bearbeiten

Mathematische projektive Geometrie

  • A-Frame 360°: Kugeloberfläche auf Karte -> Wie entsteht aus einem rechteckigen Bild ein 3D-Bild (Pixelveränderung)

3D-Modellierung3D /Create 3D Models/Hugin

  • AR-JS (Kartenprojektion): Karte auf Kugeloberfläche -> Kugelkoordinaten verbinden sich zu einer Ebene

Teilprojekt 1 Bearbeiten

Routingprozess für die Universität Landau inklusive 3D Bilder der Einrichtung

Teilprojekt 2 Bearbeiten

Kontakt zu Daimler: Möglichkeit des Routing prüfen Gibt es schon Lösungen zu dem Routing "Problem"? ( Evtl.) Mögliche Adaption des Routing Projekt aus Sindelfingen ► später dann ein Routingprozess für das Werk Wörth generieren

Zielsetzung Bearbeiten

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Aufgaben Bearbeiten

KW 47 / 48 Bearbeiten

 Prove the Adaption and Test with Spherical Mercater projection (Landau)

KW 49 Bearbeiten

 Talk about the solutions with Daimler
  • Foto von der Uni
  • Foto bearbeiten in 3D
  • Koordinaten für die Aussenstellen heraussuchen

KW 50 / 51 Bearbeiten

  Map (Daimler Wörth) and beginning Adaption 

KW 1 /2 Bearbeiten

  Prototyp (Marvel)

KW 3 - 5 Bearbeiten

 Tests

08.02.2021 Bearbeiten

 Deadline

Gruppenmitglieder Bearbeiten

Nadine Schlegel und JuliaWeber99 ( Zusammenarbeit an unserem einen großen Projekt)

Wiki2Reveal Präsentationen Bearbeiten

Sie können in Wikiversity Wiki2Reveal-Präsentationen erstellen, die Sie für die Protfolio-Präsentation in der Prüfung verwenden können. Listen Sie hier die verwenden Präsentationen.

Zuordnung zu Nachhaltigkeitszielen Bearbeiten

Wählen Sie hier die Nachhaltigkeitsziele aus, die Sie in Ihrem Modellierungsprojekt addressieren.

Rohdaten Bearbeiten

Für die Modellierungszyklen sind die folgende Rohdaten verwendet. Rohdaten können entweder tatsächliche existierende Rohdaten sein, auf die Sie zugreifen, oder zufällig nach einer Verteilung generierte Daten sein, auf die Sie die Modellierung anwenden.

Daten: Modellierungszyklus 1 Bearbeiten

Quelle angeben, Methode zur Generierung der Zufallsdaten beschreiben.

Daten: Modellierungszyklus 2 Bearbeiten

Daten: Modellierungszyklus 3 Bearbeiten

Modellierungszyklen Bearbeiten

 
Modellbildungszyklus

In den Modellierungszyklen wird schrittweise

  • modelliert,
  • bewertet und
  • ein Optimierungsvorschlag gemacht,

der in den nächsten Modellierungszyklus einfließt

Modellierungszyklus 1 Bearbeiten

Bewertung 1 Bearbeiten

Optimierung 1 Bearbeiten

Modellierungszyklus 2 Bearbeiten

Bewertung 2 Bearbeiten

Optimierung 2 Bearbeiten

Modellierungszyklus 3 Bearbeiten

Bewertung 3 Bearbeiten

Optimierung 3 Bearbeiten

Niveauzuordnung Bearbeiten

Sekundarstufe I: Bearbeiten

Sekundarstufe II: Bearbeiten

Universität; Bearbeiten

Modellierungsalternativen Bearbeiten

Es hätte die Modellierungsalternativen gegeben, wären gewesen, die allerding

Verwendete Software für die Modellbildung Bearbeiten

Geben Sie hier die in Ihrem Projekt verwendet Software an und begründen, warum Sie diese für die Modellbildung eine geeignetes Werkzeug ist.

Literatur Bearbeiten